JP2001105361A - ピッキングシステム - Google Patents
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- JP2001105361A JP2001105361A JP28740399A JP28740399A JP2001105361A JP 2001105361 A JP2001105361 A JP 2001105361A JP 28740399 A JP28740399 A JP 28740399A JP 28740399 A JP28740399 A JP 28740399A JP 2001105361 A JP2001105361 A JP 2001105361A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 入れ物内のワーク数を基にピッキングを行う
のでは、ワークの有無判定が不正確になる。画像処理装
置によるワークの画像認識処理ではワークの有無を判定
するのは難しい。 【解決手段】 画像処理装置によるワーク認識処理でワ
ークがあると判定したときにそのピッキングを行い（Ｓ
２〜Ｓ５）、入れ物内にワークが無いと判定されたと
き、入れ物を揺すり／傾け／入れ物内かき混ぜの少なく
とも１つを行い（Ｓ６）、ワークを再認識する処理をカ
ウンタがｎ回になるまで行う（Ｓ７，Ｓ８）。画像処理
装置によるワーク認識処理を入れ物の底面画像との比較
で行うこと、底面全体を画像認識モデルや図柄として登
録してワーク認識処理することも含む。
のでは、ワークの有無判定が不正確になる。画像処理装
置によるワークの画像認識処理ではワークの有無を判定
するのは難しい。 【解決手段】 画像処理装置によるワーク認識処理でワ
ークがあると判定したときにそのピッキングを行い（Ｓ
２〜Ｓ５）、入れ物内にワークが無いと判定されたと
き、入れ物を揺すり／傾け／入れ物内かき混ぜの少なく
とも１つを行い（Ｓ６）、ワークを再認識する処理をカ
ウンタがｎ回になるまで行う（Ｓ７，Ｓ８）。画像処理
装置によるワーク認識処理を入れ物の底面画像との比較
で行うこと、底面全体を画像認識モデルや図柄として登
録してワーク認識処理することも含む。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生産ライン等で搬
送される入れ物（パレット）からロボットがワークを１
つずつ取り出して加工装置等に送り込むピッキングシス
テムに係り、特にパレット内にワークが残存するか否か
を認識する方式に関する。
送される入れ物（パレット）からロボットがワークを１
つずつ取り出して加工装置等に送り込むピッキングシス
テムに係り、特にパレット内にワークが残存するか否か
を認識する方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】図８は、ピッキングシステムの例を示
す。多関節ロボット１はワークを掴むための専用ハンド
１Ａを有し、搬送されてきたパレット２内のワーク３を
１つずつ取り出す（ピッキング）。
す。多関節ロボット１はワークを掴むための専用ハンド
１Ａを有し、搬送されてきたパレット２内のワーク３を
１つずつ取り出す（ピッキング）。
【０００３】ステレオカメラ４とこのカメラからの撮影
画像を取り込む画像処理装置５は、パレット２にランダ
ムに入れられたワーク３の存在を画像パターン等で認識
し、多関節ロボット１の制御装置にワーク位置を転送
し、ハンド１Ａの位置制御を行う。なお、ステレオカメ
ラではステレオ視の原理によりワークの高さ位置も認識
可能にする。
画像を取り込む画像処理装置５は、パレット２にランダ
ムに入れられたワーク３の存在を画像パターン等で認識
し、多関節ロボット１の制御装置にワーク位置を転送
し、ハンド１Ａの位置制御を行う。なお、ステレオカメ
ラではステレオ視の原理によりワークの高さ位置も認識
可能にする。
【０００４】このようなピッキングシステムにおいて、
１つのパレットに対するワーク取り出しの終了処理のた
め、入れ物の中にワークが有るか無いかを判定する方式
として、入れ物の中にいったい幾つのワークが入ってい
るかをあらかじめ数えておき、入れ物内からワークを幾
つ取出したかをカウントする方式がとられている。
１つのパレットに対するワーク取り出しの終了処理のた
め、入れ物の中にワークが有るか無いかを判定する方式
として、入れ物の中にいったい幾つのワークが入ってい
るかをあらかじめ数えておき、入れ物内からワークを幾
つ取出したかをカウントする方式がとられている。
【０００５】なお、画像処理装置５に得るワーク画像か
らその存在を認識する方法が考えられるが、ワークが立
った状態や傾斜した状態にある場合など、ワークの収納
状態（位置、姿勢）によってはその認識に失敗する恐れ
がある。
らその存在を認識する方法が考えられるが、ワークが立
った状態や傾斜した状態にある場合など、ワークの収納
状態（位置、姿勢）によってはその認識に失敗する恐れ
がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】従来のワーク数による
判定方式は、パレット内のワークの数が正確にわかって
いる場合には問題無いが、必ずしも正確で無い場合には
適用できないので、その自動化ができない。また、ワー
ク数が正確にわかっている場合であっても、ワークを途
中で入れ物内に落としてしまう可能性があるため、この
ような場合には入れ物の中のワークの数が不確かになっ
てしまう。
判定方式は、パレット内のワークの数が正確にわかって
いる場合には問題無いが、必ずしも正確で無い場合には
適用できないので、その自動化ができない。また、ワー
ク数が正確にわかっている場合であっても、ワークを途
中で入れ物内に落としてしまう可能性があるため、この
ような場合には入れ物の中のワークの数が不確かになっ
てしまう。
【０００７】ワークの数を正確に把握する方法として、
ワークをパレットなどの入れ物に入れるときにワーク数
をカウントする手段を設け、さらにそれぞれの入れ物に
幾つのワークが入っているかがわかるように、入れ物に
ＩＤカード等（たとえばバーコードラベル）を装着し、
コンピュータでこのＩＤの入れ物には幾つのワークが入
っているかという情報を管理することが行われている。
しかし、この方法では、自動化設備が大掛かりになると
いう問題がある。
ワークをパレットなどの入れ物に入れるときにワーク数
をカウントする手段を設け、さらにそれぞれの入れ物に
幾つのワークが入っているかがわかるように、入れ物に
ＩＤカード等（たとえばバーコードラベル）を装着し、
コンピュータでこのＩＤの入れ物には幾つのワークが入
っているかという情報を管理することが行われている。
しかし、この方法では、自動化設備が大掛かりになると
いう問題がある。
【０００８】また、ロボットがワークを落としてしまっ
た場合には、入れ物の内部に落としたのかそれとも入れ
物の外部に落としたのかを把握しなければ、このような
方法でも不充分である。なお、ワークが入れ物内部に落
ちたか、それとも入れ物外部に落ちたかを正確に知るこ
とは難しく、これを把握することは現実的でない。した
がって、結果的にはワークを全て取り終えたかどうかを
人手で判断することになり、自動化が難しかった。
た場合には、入れ物の内部に落としたのかそれとも入れ
物の外部に落としたのかを把握しなければ、このような
方法でも不充分である。なお、ワークが入れ物内部に落
ちたか、それとも入れ物外部に落ちたかを正確に知るこ
とは難しく、これを把握することは現実的でない。した
がって、結果的にはワークを全て取り終えたかどうかを
人手で判断することになり、自動化が難しかった。
【０００９】本発明の目的は、ワークが入れ物に残存す
るか否かを比較的容易にかつ正確に自動判定できるピッ
キングシステムを提供することにある。
るか否かを比較的容易にかつ正確に自動判定できるピッ
キングシステムを提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記の課題を
解決するため、入れ物内のワーク位置から該ワークを１
つずつ取り出しできるロボットと、前記入れ物内を撮影
するカメラ画像から前記ワーク位置を認識処理できる画
像処理装置とを備えたピッキングシステムにおいて、前
記画像処理装置によるワーク認識処理でワークがあると
判定したときにそのピッキングを行う手段と、前記画像
処理装置によるワーク認識処理で前記入れ物内にワーク
が無いと判定されたとき、前記入れ物を揺すり／傾け／
入れ物内かき混ぜの少なくとも１つを行ってワークを再
認識する処理を複数回行う手段とを備えたことを特徴と
する。
解決するため、入れ物内のワーク位置から該ワークを１
つずつ取り出しできるロボットと、前記入れ物内を撮影
するカメラ画像から前記ワーク位置を認識処理できる画
像処理装置とを備えたピッキングシステムにおいて、前
記画像処理装置によるワーク認識処理でワークがあると
判定したときにそのピッキングを行う手段と、前記画像
処理装置によるワーク認識処理で前記入れ物内にワーク
が無いと判定されたとき、前記入れ物を揺すり／傾け／
入れ物内かき混ぜの少なくとも１つを行ってワークを再
認識する処理を複数回行う手段とを備えたことを特徴と
する。
【００１１】また、入れ物内のワーク位置から該ワーク
を１つずつ取り出しできるロボットと、前記入れ物内を
撮影するカメラ画像から前記ワーク位置を認識処理でき
る画像処理装置とを備えたピッキングシステムにおい
て、前記画像処理装置によるワーク認識処理でワークが
あると判定したときにそのピッキングを行う手段と、前
記画像処理装置によるワーク認識処理で前記入れ物内に
ワークが無いと判定されたとき、前記入れ物の底面画像
を認識し、入れ物の底面画像でないときに、入れ物の揺
すり／傾け／入れ物内のかき混ぜの少なくとも１つを行
ってワークを再認識処理する手段とを備えたことを特徴
とする。
を１つずつ取り出しできるロボットと、前記入れ物内を
撮影するカメラ画像から前記ワーク位置を認識処理でき
る画像処理装置とを備えたピッキングシステムにおい
て、前記画像処理装置によるワーク認識処理でワークが
あると判定したときにそのピッキングを行う手段と、前
記画像処理装置によるワーク認識処理で前記入れ物内に
ワークが無いと判定されたとき、前記入れ物の底面画像
を認識し、入れ物の底面画像でないときに、入れ物の揺
すり／傾け／入れ物内のかき混ぜの少なくとも１つを行
ってワークを再認識処理する手段とを備えたことを特徴
とする。
【００１２】また、前記入れ物が空の状態での底面全体
を画像認識モデルとして登録しておき、このモデル画像
と画像処理装置からの画像と比較することでワークの有
無を判定することを特徴とする。
を画像認識モデルとして登録しておき、このモデル画像
と画像処理装置からの画像と比較することでワークの有
無を判定することを特徴とする。
【００１３】また、前記入れ物の底面には画像認識用の
図柄を描いた板を設け、該図柄と画像処理装置からの画
像と比較することでワークの有無を判定することを特徴
とする。
図柄を描いた板を設け、該図柄と画像処理装置からの画
像と比較することでワークの有無を判定することを特徴
とする。
【００１４】また、前記底面全体の画像認識モデルと前
記図柄のモデルを登録しておき、前記モデル及び図柄と
画像処理装置からの画像との比較でワーク及び底面が認
識できない場合には、認識できない図柄の位置にワーク
が有ると判定することを特徴とする。
記図柄のモデルを登録しておき、前記モデル及び図柄と
画像処理装置からの画像との比較でワーク及び底面が認
識できない場合には、認識できない図柄の位置にワーク
が有ると判定することを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】（第１の実施形態）図１は、本発
明の実施形態を示すワーク認識処理手順図である。この
認識処理手順は、図８のロボット１のコンピュータ制御
装置のソフトウェア構成にされ、画像処理装置５からの
画像情報を利用したワークの認識と共にピッキング処理
を実行するためのものである。
明の実施形態を示すワーク認識処理手順図である。この
認識処理手順は、図８のロボット１のコンピュータ制御
装置のソフトウェア構成にされ、画像処理装置５からの
画像情報を利用したワークの認識と共にピッキング処理
を実行するためのものである。
【００１６】ロボット１の位置にパレット（入れ物）が
搬送されてワークの取り出しの初期化を行う（Ｓ１）。
この初期化は、ロボットハンドの初期位置や各種データ
のイニシャライズである。初期化後、画像処理装置５か
らの画像処理を指令する（Ｓ２）。この画像処理は、ス
テレオカメラ４の撮影画像からワークをパターン認識す
るための処理である。
搬送されてワークの取り出しの初期化を行う（Ｓ１）。
この初期化は、ロボットハンドの初期位置や各種データ
のイニシャライズである。初期化後、画像処理装置５か
らの画像処理を指令する（Ｓ２）。この画像処理は、ス
テレオカメラ４の撮影画像からワークをパターン認識す
るための処理である。
【００１７】画像処理により、ワークがパレット内に存
在するか否かを判定する（Ｓ３）。この判定でワークが
存在する場合、当該ワークについてロボット１にワーク
取り出しを指令し、当該ワークのピッキングを実行させ
る（Ｓ４）。
在するか否かを判定する（Ｓ３）。この判定でワークが
存在する場合、当該ワークについてロボット１にワーク
取り出しを指令し、当該ワークのピッキングを実行させ
る（Ｓ４）。
【００１８】１つのワーク取り出しでカウンタをクリア
する（Ｓ５）。このカウンタは画像処理装置によるワー
ク認識ができない場合にワークを複数回検索させるため
の検索回数を記憶する。
する（Ｓ５）。このカウンタは画像処理装置によるワー
ク認識ができない場合にワークを複数回検索させるため
の検索回数を記憶する。
【００１９】１つのワークのピッキング実行とカウンタ
クリアの後、画像処理に戻って残りのワークの検索を
し、ワークがあれば当該ワークのピッキングとカウンタ
クリアの処理を繰り返す（Ｓ２〜Ｓ５）。
クリアの後、画像処理に戻って残りのワークの検索を
し、ワークがあれば当該ワークのピッキングとカウンタ
クリアの処理を繰り返す（Ｓ２〜Ｓ５）。
【００２０】画像処理装置による画像処理ではワークを
検索できなかった場合、入れ物の揺すりや傾け制御を行
い、さらに入れ物内のかき混ぜ制御を行う（Ｓ６）。入
れ物の揺すりや傾け制御は、パレット下に揺動機構等を
設けたり、ロボットハンドによるパレットの側部を押し
／引きすることで実現される。また、かき混ぜ制御は、
ロボットハンドによるパレット内のかき混ぜで実現され
る。
検索できなかった場合、入れ物の揺すりや傾け制御を行
い、さらに入れ物内のかき混ぜ制御を行う（Ｓ６）。入
れ物の揺すりや傾け制御は、パレット下に揺動機構等を
設けたり、ロボットハンドによるパレットの側部を押し
／引きすることで実現される。また、かき混ぜ制御は、
ロボットハンドによるパレット内のかき混ぜで実現され
る。
【００２１】これら制御は、パレット内でワークが重な
り合っていたり、ワークが立っていたりしてその認識が
できない場合にワークの位置や姿勢を変えることでワー
クを画像処理で認識できるようにするものである。な
お、揺すり／傾け／かき混ぜ制御は、ワークの形状や大
きさ等に応じて、そのすべてを行う必要のない場合には
一部を省略できる。例えば、かき混ぜ制御のみを行う。
り合っていたり、ワークが立っていたりしてその認識が
できない場合にワークの位置や姿勢を変えることでワー
クを画像処理で認識できるようにするものである。な
お、揺すり／傾け／かき混ぜ制御は、ワークの形状や大
きさ等に応じて、そのすべてを行う必要のない場合には
一部を省略できる。例えば、かき混ぜ制御のみを行う。
【００２２】次に、処理Ｓ６の後、処理Ｓ５でクリアし
たカウンタをインクリメントし（Ｓ７）、このカウンタ
値が設定回数ｎを越えたか否かをチェックし（Ｓ８）、
カウンタ値がｎ以下であれば、画像処理実行（Ｓ２）に
戻り、ｎを越えたときにパレット内にワークが残存しな
いとしてピッキングを終了する。
たカウンタをインクリメントし（Ｓ７）、このカウンタ
値が設定回数ｎを越えたか否かをチェックし（Ｓ８）、
カウンタ値がｎ以下であれば、画像処理実行（Ｓ２）に
戻り、ｎを越えたときにパレット内にワークが残存しな
いとしてピッキングを終了する。
【００２３】以上の処理により、画像処理装置でワーク
が認識できれば、その取り出しを行い、認識できない場
合にはパレットの揺すり／傾け／かき混ぜしてワークの
位置や姿勢を変え、ワークを画像認識できるように移
動、あるいは姿勢を変えた後に再度認識を行う。これを
ｎ回連続して繰り返しても見つからないときにはワーク
は無いと判定する。
が認識できれば、その取り出しを行い、認識できない場
合にはパレットの揺すり／傾け／かき混ぜしてワークの
位置や姿勢を変え、ワークを画像認識できるように移
動、あるいは姿勢を変えた後に再度認識を行う。これを
ｎ回連続して繰り返しても見つからないときにはワーク
は無いと判定する。
【００２４】（第２の実施形態）図２は、本発明の他の
実施形態を示す認識処理手順である。同図が図１と異な
る部分は、カウンタによるｎ回の検索に代えて、パレッ
トの底面の画像からワークが残存するか否かを認識する
ようにしたものである。
実施形態を示す認識処理手順である。同図が図１と異な
る部分は、カウンタによるｎ回の検索に代えて、パレッ
トの底面の画像からワークが残存するか否かを認識する
ようにしたものである。
【００２５】画像処理の実行後、パレット内にワークな
しと判定されたとき（Ｓ３）、画像処理装置に得る画像
からパレットの底面画像を認識し（Ｓ１１）、画像処理
装置からの画像と底面画像とを比較し、この画像が底面
画像でないと認識したとき（Ｓ１２）、パレットの揺す
り／傾け／かき混ぜをし（Ｓ６）、画像処理の実行に戻
る。
しと判定されたとき（Ｓ３）、画像処理装置に得る画像
からパレットの底面画像を認識し（Ｓ１１）、画像処理
装置からの画像と底面画像とを比較し、この画像が底面
画像でないと認識したとき（Ｓ１２）、パレットの揺す
り／傾け／かき混ぜをし（Ｓ６）、画像処理の実行に戻
る。
【００２６】底面画像からの認識処理は、パレットの中
にワークが無い、つまり空の状態での底面全体を画像認
識のモデルとして登録し、画像処理装置によってパレッ
トの底面を見つけることができればワーク無しと判定す
る。
にワークが無い、つまり空の状態での底面全体を画像認
識のモデルとして登録し、画像処理装置によってパレッ
トの底面を見つけることができればワーク無しと判定す
る。
【００２７】つまり、ワークが入っているうちは、底面
が隠れて見えないため、底面のモデルに合致する画像が
得られないため底面を認識することができない。ところ
が、ワークが無くなると底面全体が現れ底面を認識でき
る。したがってワークのモデルのほかに、底面のモデル
を持つことでワークの有無を判定することが可能にな
る。
が隠れて見えないため、底面のモデルに合致する画像が
得られないため底面を認識することができない。ところ
が、ワークが無くなると底面全体が現れ底面を認識でき
る。したがってワークのモデルのほかに、底面のモデル
を持つことでワークの有無を判定することが可能にな
る。
【００２８】前記の第１の実施形態では、本当にワーク
が無い場合でもｎ回の認識を行った上で、ワークが無い
と判定するので、時間を無駄に費やすことになる。しか
し、本実施形態では、１回の底面認識でワークが無いこ
とを明らかにできるため、タクトタイムを短くすること
が可能である。
が無い場合でもｎ回の認識を行った上で、ワークが無い
と判定するので、時間を無駄に費やすことになる。しか
し、本実施形態では、１回の底面認識でワークが無いこ
とを明らかにできるため、タクトタイムを短くすること
が可能である。
【００２９】また、ワークを認識できない場合で、しか
も底面が認識できない場合にはワークがまだパレットの
中に残っていることがわかるので、このようなときには
揺すり／傾け／かき混ぜによってワークの位置姿勢を変
えて認識可能にする。
も底面が認識できない場合にはワークがまだパレットの
中に残っていることがわかるので、このようなときには
揺すり／傾け／かき混ぜによってワークの位置姿勢を変
えて認識可能にする。
【００３０】ここで、パレットの中には底面が認識しづ
らいものが有る。例えば、かご状のパレットでは底面が
網状になっており、その底面画像としては底面の下の床
面が見えてしまうため、結局底面のモデルとカメラの画
像とが合致しないため、ワークがあるものと判断してし
まう。
らいものが有る。例えば、かご状のパレットでは底面が
網状になっており、その底面画像としては底面の下の床
面が見えてしまうため、結局底面のモデルとカメラの画
像とが合致しないため、ワークがあるものと判断してし
まう。
【００３１】これには、パレット底面には、画像認識用
の図柄を描いた板を敷き、底面の認識を確実にする。
の図柄を描いた板を敷き、底面の認識を確実にする。
【００３２】底面に敷く板の図柄はどんなものでもかま
わないが、ただし、１つでもワークが残っていた場合に
は底面と認識できないようなものでなくてはならない。
また、ワークの形状とまったく異なっており、底面とワ
ークとを間違えることの無いような形状とする必要が有
る。
わないが、ただし、１つでもワークが残っていた場合に
は底面と認識できないようなものでなくてはならない。
また、ワークの形状とまったく異なっており、底面とワ
ークとを間違えることの無いような形状とする必要が有
る。
【００３３】例えば、図３のような直径Ｒのドーナツ状
のワークの場合、図４のような底面の図柄とし、この底
面全体を底面のモデルとして登録することで、１つでも
ワークがあれば図柄の一部が隠れるため底面を認識でき
なくなる。したがって底面が認識できない場合にはワー
クがまだ残っていることがわかる。
のワークの場合、図４のような底面の図柄とし、この底
面全体を底面のモデルとして登録することで、１つでも
ワークがあれば図柄の一部が隠れるため底面を認識でき
なくなる。したがって底面が認識できない場合にはワー
クがまだ残っていることがわかる。
【００３４】（第３の実施形態）図５は、本発明の他の
実施形態を示す認識処理手順である。同図が図２と異な
る部分は、パレット底面の図柄認識とかき混ぜ位置計算
およびかき混ぜを行う点にある。
実施形態を示す認識処理手順である。同図が図２と異な
る部分は、パレット底面の図柄認識とかき混ぜ位置計算
およびかき混ぜを行う点にある。
【００３５】本実施形態では、前記の第２の実施形態に
おいて、底面に敷く板の図柄を工夫することで、ワーク
が認識できない場合でしかも底面が認識できない場合
に、どの辺りにワークが残っているかを判定する。
おいて、底面に敷く板の図柄を工夫することで、ワーク
が認識できない場合でしかも底面が認識できない場合
に、どの辺りにワークが残っているかを判定する。
【００３６】パレット底面にはワーク形状とは異なり、
しかもワークよりも小さい図柄を幾つも描く。例えば、
図６の（ａ）のような直径Ｒのドーナツ状のワークの場
合には、同図の（ｂ）のようにワークより小さくしかも
形の異なる図柄を底面に描けばよい。また図柄の配置
は、ワークの大きさＲ程度かそれより小さい間隔で並べ
て、ワークがあれば必ず図柄の一部あるいは全部が隠れ
るようにする。
しかもワークよりも小さい図柄を幾つも描く。例えば、
図６の（ａ）のような直径Ｒのドーナツ状のワークの場
合には、同図の（ｂ）のようにワークより小さくしかも
形の異なる図柄を底面に描けばよい。また図柄の配置
は、ワークの大きさＲ程度かそれより小さい間隔で並べ
て、ワークがあれば必ず図柄の一部あるいは全部が隠れ
るようにする。
【００３７】以上のことから、本実施形態では、ワーク
の有無判定に使用するモデルとして、底面全体のモデル
（図７に示す）と、さらにもう１つ図柄のモデル（図６
の（ｂ）で示した図柄）を備える。そして、ワークが認
識できずにしかも底面が認識できない場合には、図柄モ
デルを認識する（Ｓ２１）。この認識で、底面エリア内
で認識できない図柄が有った場合、この位置にワークが
あるものと考えられる。したがって、この位置を計算し
（Ｓ２２）、この位置をロボットによってかき混ぜ（Ｓ
２３）、ワークの位置姿勢を変えて再認識に戻る。
の有無判定に使用するモデルとして、底面全体のモデル
（図７に示す）と、さらにもう１つ図柄のモデル（図６
の（ｂ）で示した図柄）を備える。そして、ワークが認
識できずにしかも底面が認識できない場合には、図柄モ
デルを認識する（Ｓ２１）。この認識で、底面エリア内
で認識できない図柄が有った場合、この位置にワークが
あるものと考えられる。したがって、この位置を計算し
（Ｓ２２）、この位置をロボットによってかき混ぜ（Ｓ
２３）、ワークの位置姿勢を変えて再認識に戻る。
【００３８】こうした処理により、第２の実施形態の認
識処理に比べて、かき混ぜに要する時間を大幅に短縮す
ることがでる。つまり、第２の実施形態では、パレット
の中を万遍なくかき混ぜなければならなかったので多く
の時間を費やしてしまうが、本実施形態ではかき混ぜ位
置を計算しておくことで、必要最小限のかき混ぜでよい
ため、タクトタイムを短縮でき、さらにワーク認識の信
頼性を向上させることが可能になる。
識処理に比べて、かき混ぜに要する時間を大幅に短縮す
ることがでる。つまり、第２の実施形態では、パレット
の中を万遍なくかき混ぜなければならなかったので多く
の時間を費やしてしまうが、本実施形態ではかき混ぜ位
置を計算しておくことで、必要最小限のかき混ぜでよい
ため、タクトタイムを短縮でき、さらにワーク認識の信
頼性を向上させることが可能になる。
【００３９】
【発明の効果】以上のとおり、本発明によれば、画像処
理装置によるワーク認識処理で入れ物内にワークが無い
と判定されたとき、入れ物を揺すり／傾け／入れ物内か
き混ぜの少なくとも１つを行ってワークを再認識する処
理を複数回行うようにしたため、ワークの位置や姿勢に
よって画像処理装置では認識ができない場合にも容易に
かつ正確に自動認識することができる。
理装置によるワーク認識処理で入れ物内にワークが無い
と判定されたとき、入れ物を揺すり／傾け／入れ物内か
き混ぜの少なくとも１つを行ってワークを再認識する処
理を複数回行うようにしたため、ワークの位置や姿勢に
よって画像処理装置では認識ができない場合にも容易に
かつ正確に自動認識することができる。
【００４０】また、入れ物の底面画像の認識から、入れ
物の揺すり／傾け／入れ物内のかき混ぜの少なくとも１
つを行ってワークを再認識処理するようにしたため、１
回の底面認識でワークの有無を判定してそのタクトタイ
ムを短くすることができる。しかも、入れ物の底面モデ
ルや図柄を工夫することにより、ワークの確実な位置及
び認識ができる。
物の揺すり／傾け／入れ物内のかき混ぜの少なくとも１
つを行ってワークを再認識処理するようにしたため、１
回の底面認識でワークの有無を判定してそのタクトタイ
ムを短くすることができる。しかも、入れ物の底面モデ
ルや図柄を工夫することにより、ワークの確実な位置及
び認識ができる。
【図１】本発明の実施形態を示すワーク認識処理手順
（その１）。
（その１）。
【図２】本発明の他の実施形態を示すワーク認識処理手
順（その２）。
順（その２）。
【図３】ワーク形状の例。
【図４】実施形態における敷き板の図柄例。
【図５】本発明の他の実施形態を示すワーク認識処理手
順（その３）。
順（その３）。
【図６】実施形態におけるワーク形状と敷き板の図柄
例。
例。
【図７】実施形態における敷き板の図柄例。
【図８】ピッキングシステムの例。
１…ロボット １Ａ…専用ハンド ２…パレット ３…ワーク ４…ステレオカメラ ５…画像処理装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ４００ Ｆターム(参考） 3F022 EE02 KK20 MM03 MM36 PP01 PP02 QQ17 3F030 AA01 BA02 CA01 CB03 3F059 AA01 BA03 DA02 DB03 DB06 FB12 FC00 5B050 AA03 BA13 DA07 5B057 AA05 BA02 DA06
Claims (5)
- 【請求項１】 入れ物内のワーク位置から該ワークを１
つずつ取り出しできるロボットと、前記入れ物内を撮影
するカメラ画像から前記ワーク位置を認識処理できる画
像処理装置とを備えたピッキングシステムにおいて、 前記画像処理装置によるワーク認識処理でワークがある
と判定したときにそのピッキングを行う手段と、 前記画像処理装置によるワーク認識処理で前記入れ物内
にワークが無いと判定されたとき、前記入れ物を揺すり
／傾け／入れ物内かき混ぜの少なくとも１つを行ってワ
ークを再認識する処理を複数回行う手段とを備えたこと
を特徴とするピッキングシステム。 - 【請求項２】 入れ物内のワーク位置から該ワークを１
つずつ取り出しできるロボットと、前記入れ物内を撮影
するカメラ画像から前記ワーク位置を認識処理できる画
像処理装置とを備えたピッキングシステムにおいて、 前記画像処理装置によるワーク認識処理でワークがある
と判定したときにそのピッキングを行う手段と、 前記画像処理装置によるワーク認識処理で前記入れ物内
にワークが無いと判定されたとき、前記入れ物の底面画
像を認識し、入れ物の底面画像でないときに、入れ物の
揺すり／傾け／入れ物内のかき混ぜの少なくとも１つを
行ってワークを再認識処理する手段とを備えたことを特
徴とするピッキングシステム。 - 【請求項３】 前記入れ物が空の状態での底面全体を画
像認識モデルとして登録しておき、このモデル画像と画
像処理装置からの画像と比較することでワークの有無を
判定することを特徴とする請求項２に記載のピッキング
システム。 - 【請求項４】 前記入れ物の底面には画像認識用の図柄
を描いた板を設け、該図柄と画像処理装置からの画像と
比較することでワークの有無を判定することを特徴とす
る請求項２または３に記載のピッキングシステム。 - 【請求項５】 前記底面全体の画像認識モデルと前記図
柄のモデルを登録しておき、前記モデル及び図柄と画像
処理装置からの画像との比較でワーク及び底面が認識で
きない場合には、認識できない図柄の位置にワークが有
ると判定することを特徴とする請求項２〜４のいずれか
１に記載のピッキングシステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28740399A JP2001105361A (ja) | 1999-10-07 | 1999-10-07 | ピッキングシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28740399A JP2001105361A (ja) | 1999-10-07 | 1999-10-07 | ピッキングシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001105361A true JP2001105361A (ja) | 2001-04-17 |
Family
ID=17716896
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28740399A Pending JP2001105361A (ja) | 1999-10-07 | 1999-10-07 | ピッキングシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001105361A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003034430A (ja) * | 2001-07-19 | 2003-02-07 | Fanuc Ltd | ワーク取り出し装置 |
| JP2016097481A (ja) * | 2014-11-21 | 2016-05-30 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム |
| CN108100557A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-01 | 山东理工精密机械有限公司 | 一种自助取快递小车及其自助取快递控制方法 |
| JP2019098431A (ja) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | 株式会社東芝 | 情報処理装置及び仕分システム |
-
1999
- 1999-10-07 JP JP28740399A patent/JP2001105361A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003034430A (ja) * | 2001-07-19 | 2003-02-07 | Fanuc Ltd | ワーク取り出し装置 |
| JP2016097481A (ja) * | 2014-11-21 | 2016-05-30 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム |
| JP2019098431A (ja) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | 株式会社東芝 | 情報処理装置及び仕分システム |
| JP7062418B2 (ja) | 2017-11-29 | 2022-05-16 | 株式会社東芝 | 情報処理装置及び仕分システム |
| CN108100557A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-01 | 山东理工精密机械有限公司 | 一种自助取快递小车及其自助取快递控制方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20041117 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20061016 |
|
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20061024 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20070306 |